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出版者:中国人口出版社

作者:（美）拉里·戈尼克，（美）史密斯　著，袁航　译

出品人:

页数:230

译者:袁航译

出版时间:2010-1

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787510103063

丛书系列:漫画趣知系列

图书标签:

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统计学精要：从基础概念到高级应用 内容简介 本书旨在为对统计学感兴趣的读者提供一个全面而深入的指南，涵盖从基础概念到复杂模型构建的全过程。我们相信，理解统计学的核心思想不仅对于学术研究至关重要，对于日常决策、数据分析乃至理解现代社会中的信息流都具有不可替代的价值。本书摒弃了繁琐的数学推导，转而强调统计学思维的建立和其实际应用能力。 第一部分：统计学的基石——理解数据和概率 第一章：统计学的核心概念与思维方式 统计学绝非仅仅是数字的游戏，它是一种系统化的、基于证据的决策和推断的科学。本章将首先界定统计学的范畴，区分描述性统计与推断性统计。我们将探讨“总体”与“样本”之间的关键区别，以及为什么样本的代表性至关重要。同时，我们将引入统计学思维的核心——认识不确定性。许多人对统计数据的误解源于未能正确评估变异性，本章将着重阐述如何从日常现象中识别统计学问题。 第二章：描述性统计：数据画像 在深入复杂模型之前，掌握如何清晰地描述数据集是首要任务。本章将详细介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，特别是何时中位数比均值更能反映真实情况。随后，我们将转向离散程度的度量，如方差、标准差和极差，它们告诉我们数据分布的“散开”程度。图形化描述是直观理解数据的关键，我们将深入讲解直方图、箱线图（Box Plot）的构建与解读，强调如何通过图形识别偏态、峰度和异常值（Outliers）。 第三章：概率论基础与随机变量 概率论是统计推断的语言。本章将清晰地阐述概率的基本公理，理解独立事件与非独立事件，以及条件概率的概念。我们将详细解析贝叶斯定理，展示它如何在信息不断更新的情况下修正我们的信念，这对于现代数据科学至关重要。随后，我们将引入随机变量的概念，区分离散型与连续型随机变量，并初步接触描述这些变量分布的函数——概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 第四章：关键的概率分布 现实世界中的许多现象可以被建模为特定的概率分布。本章将聚焦于那些在统计学中占据核心地位的分布： 1. 二项分布 (Binomial Distribution)： 用于建模固定次数独立试验中成功的次数。 2. 泊松分布 (Poisson Distribution)： 描述在给定时间和空间内发生的罕见事件的次数。 3. 正态分布 (Normal Distribution) 与中心极限定理 (Central Limit Theorem)： 正态分布因其在自然界和许多社会现象中的广泛出现而被称为“钟形曲线”。我们将用直观的例子解释中心极限定理的巨大威力——即无论原始数据分布如何，足够大样本的均值都趋向于正态分布，这是推断统计的理论基石。 第二部分：推断的艺术——从样本到总体 第五章：抽样分布与估计 推断统计的核心在于根据样本信息对总体特征做出有根据的猜测。本章将解释“抽样分布”的概念，这是连接样本与总体的桥梁。我们将深入探讨两种主要的点估计方法：矩估计法和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的直观思想，理解其高效性和一致性。 第六章：置信区间：量化不确定性 一个点估计往往过于武断。置信区间（Confidence Interval, CI）提供了一个区间范围，使得我们有一定把握（如95%）认为真实的总体参数落在这个范围内。本章将详细讲解如何基于不同的抽样分布（Z分布、t分布）来构建总体均值和比例的置信区间，并强调“置信水平”的正确解释——它指的是多次重复抽样过程中，包含真实参数的区间的百分比，而非参数落入特定区间的概率。 第七章：假设检验基础 假设检验是统计推断中最常用的工具。本章将系统介绍假设检验的逻辑框架：提出原假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$)；选择检验统计量；计算P值（P-value）并做出决策。我们将重点解释P值的真正含义，以及第一类错误（拒绝了真实的 $H_0$）和第二类错误（未能拒绝错误的 $H_0$）之间的权衡。此外，还将介绍统计功效（Power）的概念，这是衡量检验能力的指标。 第八章：常见假设检验的实践 本章将通过实际案例，讲解如何应用和解释几种关键的假设检验： 1. Z检验与t检验： 用于比较一个或两个样本的均值。 2. 方差齐性检验： 在进行均值比较前的重要步骤。 3. 卡方检验 (Chi-Squared Test)： 用于分析分类变量之间的关系，包括拟合优度检验和独立性检验。 第三部分：深入探索——关系、模型与方差分析 第九章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，ANOVA是首选工具。本章将解释ANOVA背后的基本原理——将总变异分解为组间变异和组内变异。我们将详细介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA），并解释其与一系列t检验的区别和优势。对于发现显著差异后的事后多重比较（Post-hoc Tests），如Tukey's HSD方法，也将进行实践讲解。 第十章：相关性与简单线性回归 探究变量之间的关系是统计学的核心应用之一。本章从相关系数（Pearson's $r$）开始，解释它如何度量线性关系的强度和方向。随后，我们将深入简单线性回归模型： $$Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$$ 我们将学习如何通过最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估计截距 ($eta_0$) 和斜率 ($eta_1$)，如何解释回归系数的含义，以及如何使用$R^2$来衡量模型的拟合优度。此外，回归模型的假设条件（如残差的正态性、独立性和同方差性）也将在本章得到详尽讨论。 第十一章：多元线性回归：控制混杂因素 现实世界的关系很少是单一变量决定的。多元回归允许我们同时纳入多个预测变量来解释响应变量。本章将重点关注： 1. 模型选择： 如何判断哪些变量应该保留在模型中（如逐步回归法）。 2. 多重共线性 (Multicollinearity)： 识别和处理预测变量之间高度相关的问题。 3. 交互作用项 (Interaction Terms)： 理解一个变量对另一个变量的影响是否依赖于第三个变量的水平。 4. 分类变量的纳入： 使用虚拟变量（Dummy Variables）将定性因素引入回归模型。 第十二章：非参数统计方法 并非所有数据都服从正态分布，或者满足回归分析的严格假设。本章介绍当数据不满足参数检验的前提条件时，可以采用的非参数替代方法，例如： Wilcoxon 秩和检验（替代t检验）。 Kruskal-Wallis H 检验（替代单因素方差分析）。 Spearman 秩相关系数（替代皮尔逊相关系数）。 第四部分：高级主题与数据质量 第十三章：时间序列数据的初步分析 时间序列数据（如股票价格、月度销售额）的特殊性在于观测值之间存在时间依赖性。本章将介绍时间序列数据的主要特征，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和周期性（Cyclicality）。我们将初步探讨自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），并简要介绍平稳性的概念，为后续更复杂的模型（如ARIMA）打下基础。 第十四章：统计推断中的陷阱与伦理 本章致力于提升读者的批判性思维。我们将探讨在统计实践中常见的误区和潜在的偏见来源： 1. P值滥用与“数据挖掘”的危害。 2. 幸存者偏差（Survivorship Bias） 在样本选择中的体现。 3. 因果关系与相关关系的混淆： 如何设计更严谨的实验来确立因果性（如随机对照试验的原理）。 4. 统计报告中的透明度和可重复性问题。 本书的最终目标是培养读者独立分析、批判性评估统计信息的能力，使他们能够自信地运用统计工具来解决现实世界中的复杂问题。

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我最欣赏的是它在讲解复杂概念时那种循序渐进的处理方式。它不是简单地罗列公式或者定义，而是通过一个又一个生活化的场景来引入统计学的基本原理。比如，在解释“大数定律”的时候，作者并没有直接抛出那个拗口的定义，而是设计了一个有趣的抽奖游戏场景，让读者亲身体验随着试验次数增加，概率如何趋于稳定。这种“做中学”的模式，比起纯理论的灌输效率高太多了。而且，那些漫画人物的对话也很有代入感，他们会提出读者可能正在思考的问题，然后自然而然地给出解答，整个阅读过程就像是和一位幽默的导师在进行一对一的辅导，丝毫没有被说教的感觉。

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这本书的叙事节奏把握得非常精准，张弛有度。当你感觉自己快要被某一章节的细节淹没时，作者总能及时穿插一些轻松幽默的小插曲或者是一些历史趣闻来调剂气氛。我特别喜欢它在介绍“中心极限定理”那一块的处理，用了一个非常夸张但形象的比喻来解释，让我这个理工科背景的朋友都觉得豁然开朗。它巧妙地避开了那些晦涩难懂的数学推导，转而聚焦于“为什么这个定理重要”以及“它在现实中如何应用”这两个核心点上。这种注重“理解”而非“计算”的教学思路，对于那些害怕数学的初学者来说，无疑是一剂强心针，让人敢于深入下去。

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这本书的封面设计简直是充满了活力与趣味，第一眼就被那种明快的色彩和充满动感的插画吸引住了。我本来以为统计学这种题材会让人望而生畏，但看到这本漫画书的包装，立刻就感觉轻松了不少。它没有那种传统教科书的沉闷感，反而更像是一本可以随时翻开来消遣的读物。拿到手里的时候，纸张的质感也出乎意料地好，印刷清晰，色彩饱满，看得出制作方在细节上还是花了不少心思的。特别是那些漫画角色的表情，设计得非常到位，让人在阅读枯燥概念时也能会心一笑，这种视觉上的友好度，绝对是加分项。它成功地将一个看似严肃的领域，包装成了一个可以亲近的朋友，这点非常难得。

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这本书的装帧设计和整体排版也体现了对读者的尊重。字体选择既保证了清晰度，又不会过于刺眼，尤其是在长时间阅读后，眼睛的疲劳感明显低于阅读其他同类书籍。页面留白处理得恰到好处，既不会让人觉得拥挤，也不会显得空旷。最让我惊喜的是，每隔几个页面就会有一个“知识点回顾”的小方框，用不同的背景色突出显示，这些小方框里的总结精炼到位，完美地抓住了本节的核心要义，非常适合考前快速复习或者只是想快速回顾某个概念时使用。整体来说，这是一本集趣味性、易读性和专业性于一身的佳作，绝对值得拥有。

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从内容结构上看，这本书的逻辑组织非常清晰，它遵循着从描述性统计到推断性统计的自然演进路线。每一章的知识点都相互关联，形成了一个完整的知识体系，而不是零散的知识点堆砌。更重要的是，它在介绍完一个统计工具后，总会紧接着展示一个实际案例的应用分析，这极大地增强了知识的实用性和可信度。比如，在讲到假设检验时，书中用了一个关于市场营销活动效果的模拟案例，读者可以清晰地看到如何设置零假设、如何计算P值，以及最终如何根据结果做出商业决策。这种“理论支撑实践”的结构，让学习过程变得更有目标性。

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好吧再次开始学这玩意...

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就喜欢这种书~

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好吧再次开始学这玩意...

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看过英文版，挺有意思的。

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耗了一个月啃完，披着漫画外衣的大学参考教材，有案例有公式但还是想找老师解释，没有数学根基绝逼难堪，要反复琢磨消化理解：概率、中位数、标准差、正态分布、二项分布、Student t分布......刷二遍印象依然模糊。应用中，知道存在并运用函数运算即可。（以前一直用趋势线、Stdev、Percentile函数，现在才明白其解释含义），倘若再深入研究几个月，恐怕朋友远离我。